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建设银行:银行风险计量模型管理实践

2013-01-21 13:10:24作者:中国建设银行股份有限公司风险管理部 朱良平编辑:
建设银行研发上线了风险计量模型实验室管理体系,以实现全行信用风险模型开发和验证过程的规范化管理,提高模型研发效率,最大限度地控制模型风险。

        2.风险计量模型实验室的主要框架
        (1)规范的管理框架制定。一整套模型实验室的管理制度框架,包括界定实验室运作流程、部门职责、权限和文档管理等基本内容,在管理眶架中,通过对建模流程的梳理,明确建模技术流程和模型实验室管理流程之间的关系,包括需求管理、建模规划、模型开发、模型审批以及后续上线等一系列内容,使得流程明确化、规范化

        从模型实验室运作模式来看,模型实验室有专门的维护人员和使用人:模型使用人员又分为日常工作人员和专题项目人员。日常工作人员按照工作职责分配数据文档访问权限,专题项目人员根据项目目标和工作内容配置相应权限。通过该模式,模型实验室既能支持日常风险计量建模需要,日常工作人员又能随时加入到项目中,实现项目过程的分享和参与。

        (2)标准化的文档模板。在管理流程界定以后,需要明确每个流程的输入输出件。输入输出的标准化通过两套管理模板来实现。第一套管理模板是针对模型实验室平台管理流程的,如基于模型实验室的需求发起、模型审批、模型部署等环节,均需要参照模板来实现标准化输入输出。第二套管理模板是针对建模技术流程的,对数据处理、模型变量选择、模型验证等建模技术流程进行规范化。每套模板均设置了关键控制要素。

        (3)有效的知识管理机制。制定专门的知识管理规定,对何种类型的知识需要积累、在哪个环节进行积累、哪些人员负有知识积累和管理的职责、知识如何积累等予以明确。同时,明确知识积累的几种方式:程序库、知识库、模型库,分门别类对知识进行搜集和整理。

        (4)数据和IT平台的管理。模型实验室的数据体系包括原始数据库和建模数据库,这两类数据库均隶属于全行风险数据仓库。原始数据库指的是按照一定规则,将来自各源系统的数据统一设计、规整、分类后形成的建模原始数据池,这些原始数据池既可以在清洗后直接用于建模,也可以在加工后用于建模。建模数据库指的是经过初步清洗和处理以后的各类建模变量集合。这些变量包括财务指标、N个月内逾期次数等常见建模指标。通过全行数据仓库实现了建模数据的动态更新和逐步积累,并与专用建模软件实现了对接。

        模型实验室的IT平台集成了文档管理和建模软件管理功能。多个建模团队可共享同一IT平台,实现权限的统一控制和文档信息的有效分享:通过使用轻客户端模式,建模人员几乎无需安装本地客户端,减少了软件安装所需投入。同时,在这种模式下,业务人员在全行办公网络内均可使用建模平台,减少了由于工作地点变更带来的系统切换成本。

        (5)规范的建模技术方法论。模型实验室建模环境首先实现了信用风险类计量模型方法论的规范:国内银行业大多采用以统计计量方法为主的信用风险计量模型,其方法论相对固定,为实现规范的建模技术方法提供了条件。其次界定了统计计量类模型开发技术指引、对公评级模型开发技术指引、零售类评分模型开发技术指引等多份规范文档,为建模方法沦标准化提供了基础。

        3.风险计量模型实验室的实施效果
        从总体上来看,模型实验室体系建立后,建设银行模型管理取得了明显进步:从模型开发模式上看,原有的分散独立开发变成了集中式开发,统一开发流程和结果输出;模型管理模式从模型结果在各项目团队的分散存放管理变为统一模型文档存储和管理;数据的准备模式从项目形式的数据存储改变为统一的数据提取、转换、规整存储;知识的积累模式从分散式、无规则积累改变为标准化的知识积累流程和知识权限控制;安全监管模式从分散式安全管理改变为远程集中管理,基本实现了数据和文档的安全控制。

        从具体实施效果来看,通过模型实验室,实现了模型风险控制、模型开发效率提高等多种目的,具体包括:

        (1)模型风险得到了有效控制:根据前文对模型风险形成原因的分析,模型风险一般来源于建模方法论不正确、数据清洗错误等多个原因(见图1)。

构建模型管理体系提高模型管理能力图.jpg

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